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【转】微服务MySQL分库分表数据到MongoDB同步方案

需求背景 近年来,微服务概念持续火热,网络上针对微服务和单体架构的讨论也是越来越多,面对日益增长的业务需求是,很多公司做技术架构升级时优先选用微服务方式。我所在公司也是选的这个方向来升级技术架构,以支撑更大访问量和更方便的业务扩展。 发现问题 微服务拆分主要分两种方式:拆分业务系统不拆分数据库,拆分业务系统拆分库。如果数据规模小的话大可不必拆分数据库,因为拆分数据看必将面对多维度数据查询,跨进程之间的事务等问题。而我所在公司随着业务发展单数据库实例已经不能满足业务需要,所以选择了拆分业务系统同时拆分数据库的模式,所以也面临着以上的问题。本文主要介绍多维度数据实时查询解决方案。当前系统架构和存储结构如下: 解决思路 要对多数据库数据进行查询,首先就需要将数据库同步到一起以方便查询 为了满足大数据量数据需求,所以优先选择NOSQL数据库做同步库 NOSQL数据库基本无法进行关联查询,所以需要将关系数据进行拼接操作,转换成非关系型数据 业务多维度查询需要实时性,所以需要选择NOSQL中实时性相对比较好的数据库:MongoDB 根据以上思路,总结数据整合架构如下图所示: 解决方案 目前网上一些...

基于SOA的体系架构设计

当我在为全球酒店在线预订系统做架构设计时,我发现一个头疼的问题是如何保证系统与分布在全球各地的酒店之间完成消息的交互? 一个妥协的办法是,我们为酒店管理者提供管理功能入口,管理人员可以将酒店的客房及客房类型的数据输入到系统的数据库中。发布到在线预订系统中的客房数据必须是预留的,如此方可以避免在线预订者与酒店本身顾客对于客房资源的争用。 客房资源虽然得到了妥善的安排,但造成的问题是客房可能会被闲置,从而造成资源的浪费。例如,某酒店为在线预订系统预留了50间客房。为了保证在线 预订系统的顾客可以顺利地预订到合适的客房,这50间客房不允许非在线预订者预订。假设整个酒店共有200间客房,如果150间客房均已入住了顾客,那么 即使酒店还空着这50间客房,对于那些实际到酒店订房的客人而言,酒店的大堂经理也只能抱歉地说客满了。 我们当然可以及时地更新这些数据,然而这会给管理员带来工作上的负担。考虑全球时区不同的情况,有可能每个酒店的管理员都需要24小时的值守。 最好的办法当然是让各个酒店的数据与在线预订系统的数据实现共享。然而这会带来三个问题: 1、全球的酒店系统需要定义统一的接口标准; 2、如何保...

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